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天津大学海洋学院师生在基于沿轨数据准确高效识别中尺度涡的研究方面取得重要进展

发布日期:2022-11-14

日前,天津大学海洋学院3I研究组师生在中尺度涡识别方面取得重要研究成果,基于卫星高度计海面高度异常沿轨数据,构建B样条曲面拟合模型,成功识别中尺度涡。该模型有助于解决传统的涡旋识别方法依赖网格化再分析数据,从而引入再取样误差的问题。该研究成果发表于国际遥感领域期刊《Remote Sensing》,题为:Oceanic Mesoscale Eddies Identification Using B-Spline Surface Fitting Model Based on Along-Track SLA Data。2022级硕士许洛川为第一作者,高邈讲师,张安民研究员为指导老师。

中尺度涡因其特殊的垂向结构和巨大的动能,是研究海洋中物质循环,能量级联和圈层耦合的理想载体,对涡旋准确高效的识别观测,是近几十年来海洋学研究的一个热点。网格化再分析数据在海洋中尺度涡旋识别中已经得到了广泛应用,然而,基于沿轨数据识别中尺度涡的研究却相对较少。本次研究针对高度计沿轨数据相比于网格化再分析数据在准确性,通用性和及时性等方面的优势,结合交叉验证等方法,构建B样条模型,成功识别中尺度涡。该模型为沿轨数据处理提供了一种新的技术手段,亦可为海洋中尺度涡识别和海洋要素数据分析提供更有价值的帮助。 B样条模型架构如图1所示:

图1 B样条模型的整体架构和运行流程

研究团队下一步计划将B样条模型与无人船相结合,将船测温度,营养盐散点数据等多种可反应涡旋特征的海洋要素信息同化进入B样条模型,在融合多要素,多数据源识别中尺度涡方面,开展更深入的研究。

论文链接:

Xu, L.; Gao, M.; Zhang, Y.; Guo, J.; Lv, X.; Zhang, A. Oceanic Mesoscale Eddies Identification Using B-Spline Surface Fitting Model Based on Along-Track SLA Data. Remote Sens. 2022, 14, 5713. https://doi.org/10.3390/rs14225713

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